La musica è finita
Mentre i legislatori di tutto il mondo stanno ancora cercando di capire come tutelarci, la nostra musica viene usata, senza il nostro consenso, per addestrare l’intelligenza artificiale.
Milioni di brani, presi dalle piattaforme di streaming e da YouTube, vengono caricati in database e trasformati in cibo per l’AI.
The Atlantic ha pubblicato “AI Watchdog”: un database che raccoglie tutti i brani, video, libri e altri media che sarebbero stati utilizzati dalle grandi compagnie per allenare i loro modelli AI.
Alex Reisner, giornalista del The Atlantic che già nel 2023 aveva portato alla luce la mole di libri (190.000) che erano stati usati per addestrare l’AI, adesso ci dà uno strumento che permette di cercare il nostro nome e capire se i nostri brani sono stati usati senza il nostro consenso.
La ricerca del giornalista ha portato alla scoperta di quattro grandi database, due dei quali contengono rispettivamente 9 e 12 milioni di brani, mentre gli altri due circa 100.000 brani.
Il dataset da 12 milioni di tracce, da solo, richiederebbe 91 anni per essere ascoltato.
Secondo quanto riportato, alcune canzoni verrebbero scaricate dalle piattaforme di streaming e da YouTube attraverso dei tool che impediscono ai creator di guadagnare dalla riproduzione, e già questa è una pratica illegale.
Esiste poi il Free Music Archive. Nato nel 2009 per svolgere la stessa funzione della radio, ma “progettato per l’era di internet”.
È una raccolta di registrazioni rare, dal vivo e non mainstream. Ed è un modo per i musicisti di far ascoltare la propria musica gratuitamente, viene chiesto un pagamento solo se le canzoni vengono utilizzate per fini commerciali.
Quando il team di Free Music Archive ha scoperto che Google stava usando il suo database per addestrare i suoi modelli AI, ha inviato una lettera per discutere di diritti e compensi, ma Google non ha assolutamente preso in considerazione le loro richieste.
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Ma come funzionano i modelli di addestramento?
Durante l’addestramento, i modelli AI analizzano grandi quantità di musica per individuare regolarità statistiche nei dati audio: struttura ritmica, distribuzione delle frequenze, progressioni armoniche, andamento melodico, caratteristiche timbriche e relazioni tra elementi musicali.
Il modello non conserva necessariamente le canzoni come un archivio da cui prelevare pezzi, ma costruisce una rappresentazione matematica dei pattern che osserva nei dati.
In questo modo quando l’AI riceve un prompt con scritto “funk”, può produrre una canzone attingendo a una sorta di codice creato attraverso l’analisi dei brani già esistenti.
Nonostante tutte le aziende AI affermino che le canzoni generate non richiamino direttamente le canzoni utilizzate per addestrarle, sono emersi casi di canzoni estremamente simili a brani famosi, come Shape of You di Ed Sheeran, Thriller di Michael Jackson e Johnny B. Goode di Chuck Berry.
Ho ascoltato gli esempi: le canzoni generate da Suno contengono esattamente le frasi utilizzate dai brani originali.
Nel tentativo di impedire ai loro prodotti di generare canzoni che duplichino musica esistente, le aziende AI implementano software di rilevamento.
Ma né Suno né Udio sono riusciti a impedire agli utenti di generare tali canzoni.
Molti musicisti hanno smesso di caricare i propri brani sulle piattaforme di streaming per evitare che l’AI le utilizzi o che utenti privati possano scaricare il brano, caricarlo su Suno con l’intenzione di crearne un remix e poi pubblicarlo su Spotify con il proprio nome.
Un furto bello e buono che al momento non ha una legge che lo punisca.
Ci sono artisti che stanno usando delle tecniche per impedire di essere “clonati”, ovvero inserire una traccia di rumore, inudibile per le orecchie umane ma percepita dall’AI, in modo da rendere più difficile l’analisi del contenuto.
Lo scorso settembre, Spotify ha dichiarato di aver rimosso 75 milioni di tracce AI “spam” dal suo servizio. Deezer ha recentemente riferito che quasi la metà delle tracce che riceve quotidianamente sono generate dall’AI.
In un momento storico in cui è difficile distinguere i contenuti umani da quelli artificiali ed è difficile per un artista tutelare la propria musica, la sensazione è che il tempo della musica su internet sia finito, che l’unico modo (lo ripeto spesso) per essere certi di ascoltare musica vera da un artista vero, sia andare ad ascoltarlo dal vivo.
Ti lascio qui il link per controllare se sei stato clonato. Non importa se non hai grandi numeri, in questo dataset potresti esserci anche tu.
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Sara Velardo
Cantautrice, musicista, produttrice.
Lavora da 30 anni nel mondo della musica, ha prodotto 3 dischi come cantautrice, 3 come produttrice, ha suonato in tour internazionali.
Ha scritto le musiche per diversi spettacoli teatrali, ha vinto il premio Musica contro le mafie.
Tiene corsi di scrittura e consulenze personalizzate per musicisti e musiciste.
Dal 2022 scrive di musica su Mescalina, Meer e sul suo blog Faremusica.